matlab
佛度的代码完整
(FP)
和紧凑
(CP)
极化
SAR
数据的散射型参数提取和新型聚类方案
一般信息
此代码使用参数
，对于
FP
和
，对于
CP
数据执行无监督聚类。
和
是
FP
和
CP
数据的目标特征参数，给出为，
这里，
和
是T3矩阵的对角元素。
SC
和
OC
定义为，
和，
;
和
是
CP
SAR
数据的斯托克斯元素。
和
是
3D
和
2D
Barakat
偏振度。
聚类图
阴影区域是不可行的区域。
请关注这篇文章了解更多详情：。
启动并运行
这是一个基于MATLAB的代码。
要运行代码，需要FP的相干矩阵元素
(
T3
)
和CP协方差矩阵元素
(
C2
)。
如果
和
已经在父文件夹中，那么您可以使用“unsupervised_clustering_FP.py”来计算聚类图像。
如果
,
,
已经在父文件夹中，那么您可以使用“unsupervised_clustering_CP.py”来计算聚类图像。
NB
T3
和
C2
矩阵元素应以
PolSARpro
格式导出，T3
或
C2
目录应包含由
PolSARpro
生成的“config.txt
2024-05-05 15:35:17
194KB
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使用螳螂优化算法来寻找目标函数 f(x) = x^2 的最小值，包含代码，注释。
打开 Python 环境，比如 Jupyter Notebook、PyCharm 或者命令行终端等等。
将上述代码复制粘贴到 Python 编辑器中。其中，Mantis 类定义了螳螂优化算法的实现细节，包括初始化、捕食、逃避和迁徙等过程，optimize 函数作为主函数对整个算法进行控制。在代码中定义一个函数 func，该函数接受一个一维数组（即位置向量）作为输入，并返回一个实数（即适应度值）作为输出。您需要按照具体问题设计相应的评价函数，并将其作为参数传递给 optimize 函数。
2024-05-05 13:37:08
2KB
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“史上最全AP、mAP详解与代码实现”文章（[这里](http://t.csdnimg.cn/VMSSn)）已经介绍了map相关原理，且给出相应简单代码实现AP方法。然将AP计算融入模型求解AP结果，可能是一个较为复杂的工程量。恰好，我也有一些这样的需求，我是想计算相关DETR的map指标。我将构造一个即插即用计算map的相关模块代码，使用者只需赋值我的模块，即可使用。同时，为了更好快速使用，我将基于通用模型yolo为基准介绍map通用模块(你有疑问，yolo已有val.py可测试map，但yolo无法测出small、medium、large等相关AP或AP0.75等结果)。本文将直接介绍计算map核心代码简单列子，在此基础上介绍整个即插即用map计算模块使用方法与代码解读。该资源便是列子内容，可参考“史上最全AP、mAP通用代码实现(即插即用-基于yolo模型)”博客。
2024-05-05 09:56:41
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众所周到，目前微信支付已经十分普及，无论是商场、超市、网站上，微信支付的发展十分迅速，而ASP版微信支付在微信公众平台上并没有提供，而目前基于ASP语言开发的网站又十分普
2024-05-04 19:40:09
308KB
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基于matlabBP神经网络交通限速标志识别系统GUI界面设计，数字图像处理知识，可以直接运行。
基于matlabBP神经网络交通限速标志识别系统GUI界面设计，数字图像处理知识，可以直接运行。
基于matlabBP神经网络交通限速标志识别系统GUI界面设计，数字图像处理知识，可以直接运行。
2024-05-03 20:59:22
1.65MB
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高斯牛顿继承法matlab代码解决PnP，PnPf和PnPfr问题的多功能方法
:copyright:2020
NEC公司
该存储库是ECCV2016论文“解决PnP，PnPf和PnPfr问题的通用方法”的官方MATLAB实现。
代码中使用的Gröbner基求解器由V.
Larsson的多项式求解器自动生成器生成。
执照
该软件是根据NEC公司许可发布的。
使用代码之前，请参阅。
如果使用此代码，请引用本文。
@inproceedings
{
nakano2016versatile
,
title
=
{
A
versatile
approach
for
solving
PnP,
PnPf,
and
PnPfr
problems
}
,
author
=
{
Nakano,
Gaku
}
,
booktitle
=
{
European
Conference
on
Computer
Vision
}
,
pages
=
{
338--352
}
,
year
=
{
2016
}
,
organization
=
{
Springer
}
}
对于商业用途，请联系中野学院（Gaku
Nakano）。
用法
2024-05-03 18:32:37
24KB
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高斯牛顿继承法matlab代码用于多摄像机和IMU校准的最小解算器
给定一个由三个带有相应IMU的摄像机组成的可移动装备，请使用IMU数据查找摄像机的位置和方向。
我们假设存在从摄像机到IMU的已知刚性转换。
这将基于Isaac
Skog等人的先前工作。
[1]和HåkanCarlsson等。
[2]。
在[2]中，校准是使用坐标下降法结合经典的非线性最小二乘法进行的。
这些方法可能并不总是收敛或收敛缓慢。
在这个项目中，我们将研究是否可以通过使用动作矩阵方法（例如，参见Viktor
Larsson的论文简介中的第7节）使解决方案更健壮和/或更快速。
通过这种方法，该问题可以转化为特征分解问题，对于该问题，存在快速的数值稳定求解器。
此外，此方法是不需要初始化的全局优化方法。
入门
所有代码都是用MATLAB编写的，可以在matlab文件夹中找到。
在该文件夹中，
solveImuArray.m是作用矩阵求解器，将与solveImuArrayMl.m高斯-牛顿求解器solveImuArrayMl.m
。
可在tests文件夹中找到用于测试两个求解器的数值以解决各种噪声的脚本
初步结果
2024-05-03 17:53:12
235KB
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